# Versión de R
R.version.string[1] "R version 4.3.0 (2023-04-21 ucrt)"FIESTA
Resumen
FIESTA es un paquete de R para análisis de datos de inventarios forestales basados en muestras. Este documento describe el procesamiento, mediante FIESTA, de un conjunto de datos de parcelas de monitoreo, ubicadas en la zona norte de Costa Rica.
Introducción
FIESTA (Forest Inventory Estimation and Analysis) es una biblioteca de software, desarrollada en el lenguaje de programación R, para el análisis de datos de inventarios forestales basados en muestras. Es desarrollada por el Programa de Inventario y Análisis Forestal (FIA, por sus siglas en inglés) del Servicio Forestal del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos.
Este documento describe el procesamiento, mediante FIESTA, de un conjunto de datos de 26125 puntos de muestreo de 1045 parcelas de monitoreo, ubicadas en la zona norte de Costa Rica.
En las secciones siguientes, se detalla el proceso de instalación de FIESTA y otros paquetes de R.
Trabajo previo
Instalación de software
Sistema base de R y herramientas de desarrollo
Para trabajar con FIESTA, se debe instalar:
- El sistema base de R. R es un lenguaje de programación enfocado en análisis estadístico y visualización de datos.
- La interfaz de desarrollo integrada RStudio Desktop, la cual proporciona un editor de texto y otras herramientas para escribir programas en R y visualizar sus resultados, entre otras facilidades.
Versión mínima de R
De acuerdo con su documentación, la versión mínima de R que requiere FIESTA, a la fecha de escritura de este documento (2023-09-11), es la 4.2.0. Puede consultar la versión que tiene instalada al ejecutar el siguiente comando en la consola de R:
La salida del comando anterior debe indicar que su versión de R es mayor o igual a 4.2.0.
Paquetes de R
FIESTA
El paquete FIESTA está disponible en CRAN (Comprehensive R Archive Network), un repositorio en línea que alberga una amplia colección de paquetes y extensiones para el lenguaje de programación R, lo que facilita su instalación y actualización a nuevas versiones.
Para usar FIESTA, debe instalarse primero en una interfaz de R. Puede utilizar la función install.packages().
# Instalación del paquete FIESTA
install.packages("FIESTA")El resultado de la instalación puede verificarse al cargar el paquete con la función library().
# Carga del paquete FIESTA
library(FIESTA)Si el comando anterior no genera ningún mensaje de error, FIESTA debe haberse instalado adecuadamente.
Otros
Además de FIESTA, se recomienda instalar los siguientes paquetes para procesamiento de datos y visualización de resultados.
# Paquete para el desarrollo de documentos computacionales
install.packages("rmarkdown")
# Colección de paquetes para análisis de datos
install.packages("tidyverse")
# Estilos para gráficos de tidyverse
install.packages("ggthemes")
# Paquete para limpieza de datos
install.packages("janitor")
# Paquete para tablas interactivas
install.packages("DT")
# Paquete para graficación interactiva
install.packages("plotly")
# Paquete para gráficos de Sankey
install.packages("networkD3")
# Paquete para mapas interactivos
install.packages("leaflet")
# Funciones adicionales para leaflet
install.packages("leaflet.extras")
# Funciones adicionales para leaflet
install.packages("leafem")Luego de instalarlos, debe cargar los paquetes con la función library().
# Carga de paquetes adicionales
library(rmarkdown)
library(tidyverse)
library(ggthemes)
library(janitor)
library(DT)
library(plotly)
library(networkD3)
library(leaflet)
library(leaflet.extras)
library(leafem)
library(sf) # se instala con FIESTA
library(viridisLite)Obtención de este repositorio
Este documento forma parte de un repositorio en GitHub, una plataforma en línea para compartir código fuente de aplicaciones, basada en el sistema de control de versiones Git. El repositorio contiene el código fuente del documento y los datos que se utilizan en los ejemplos. Su dirección es https://github.com/mesa-monitoreo-puntos/fiesta.
Puede descargar el repositorio, como un archivo ZIP, de https://github.com/mesa-monitoreo-puntos/fiesta/archive/refs/heads/main.zip
También puede “clonarlo” mediante el comando clone de Git:
# Clonación de este repositorio
git clone https://github.com/mesa-monitoreo-puntos/fiesta.gitUna vez que el repositorio haya sido descargado o clonado, puede abrirse con RStudio o con otra herramienta de desarrollo.
Datos de puntos de muestreo
El conjunto de datos que se utiliza en este documento para ilustrar el uso de FIESTA es el producto de la interpretación de 1045 parcelas en la zona norte de Costa Rica. Cada parcela contiene 25 puntos, por lo que el total de puntos es 26125. Cada punto se interpretó, mediante imágenes satelitales, en dos tiempos:
- Tiempo 1 (t1): entre 2005 y 2007.
- Tiempo 2 (t2): en 2019.
La interpretación fue realizada por un equipo de 26 personas de diferentes instituciones y organizaciones.
Carga y limpieza
Los datos de puntos de muestreo se cargan de un archivo CSV y los nombres de las columnas se “limpian” para evitar números al inicio y otros problemas que dificultan su manejo.
Código
# Ruta a los datos
ruta_archivo_puntos <- "datos/Resul_Fin_2Grupos_SinReplicas_csv_Fix.csv"
# Carga de datos de puntos de muestreo
puntos <- read_delim(ruta_archivo_puntos)
# Limpieza de los nombres de columnas
puntos <- clean_names(puntos)
# Coversión a de t1_cobertura y t2_cobertura a factores
puntos <-
puntos |>
mutate(
t1_cobertura = factor(t1_cobertura, levels = unique(t1_cobertura)),
t2_cobertura = factor(t2_cobertura, levels = unique(t2_cobertura))
)Tabla
Código
# Despliegue de los datos de puntos de muestreo en una tabla
puntos |>
select(plot_id, sample_id, t1_cobertura, t2_cobertura) |>
datatable(
caption = "Puntos de muestreo de cobertura y uso de la tierra",
rownames = FALSE,
colnames = c("plot_id", "sample_id", "t1_cobertura", "t2_cobertura"),
options = list(
pageLength = 5,
language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
)
)Gráficos de distribución de cobertura en t1
Código
# Gráfico de barras ggplot2
grafico_barras <-
puntos |>
ggplot(aes(x = fct_infreq(t1_cobertura))) +
geom_bar(
aes(
text = paste0(
"Cantidad de puntos: ", after_stat(count)
)
)
) +
ggtitle("Distribución de cobertura en t1") +
xlab("Cobertura") +
ylab("Cantidad de puntos") +
theme_clean() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras, tooltip = "text") |>
config(locale = 'es')Código
# Total de puntos
conteo <- puntos |>
count(t1_cobertura)
# Gráfico de pastel plotly
plot_ly(conteo, labels = ~ t1_cobertura, values = ~ n) |>
add_pie() |>
layout(title = "Distribución de cobertura en t1")Gráficos de distribución de cobertura en t2
Código
# Gráfico de barras ggplot2
grafico_barras <-
puntos |>
ggplot(aes(x = fct_infreq(t2_cobertura))) +
geom_bar(
aes(
text = paste0(
"Cantidad de puntos: ", after_stat(count)
)
)
) +
ggtitle("Distribución de cobertura en t2") +
xlab("Cobertura") +
ylab("Cantidad de puntos") +
theme_clean() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras, tooltip = "text") |>
config(locale = 'es')Código
# Total de puntos
conteo <- puntos |>
count(t2_cobertura)
# Gráfico de pastel plotly
plot_ly(conteo, labels = ~ t2_cobertura, values = ~ n) |>
add_pie() |>
layout(title = "Distribución de cobertura en t1")Mapa
Código
# Conversión de datos de puntos de muestreo a objeto sf (vectorial de puntos)
geo_puntos <-
puntos |>
select(plot_id, sample_id, lon, lat, t1_cobertura, t2_cobertura) |>
st_as_sf(
coords = c("lon", "lat"),
crs = 4326
)
# Paleta de colores basado en los valores únicos de t1_cobertura
colores_t1 <- colorFactor(
palette = viridis(length(unique(geo_puntos$t1_cobertura))),
domain = geo_puntos$t1_cobertura
)
# Paleta de colores basado en los valores únicos de t2_cobertura
colores_t2 <- colorFactor(
palette = viridis(length(unique(geo_puntos$t2_cobertura))),
domain = geo_puntos$t2_cobertura
)
leaflet() |>
addTiles(group = "OSM") |>
addProviderTiles(
provider = providers$Esri.WorldImagery,
group = "ESRI World Imagery"
) |>
addProviderTiles(
provider = providers$Stamen.TonerLite,
group = "Stamen"
) |>
addProviderTiles(
provider = providers$CartoDB.DarkMatter,
group = "Dark Matter"
) |>
addCircleMarkers(
data = geo_puntos,
radius = 4,
fillColor = ~colores_t1(geo_puntos$t1_cobertura),
color = ~colores_t1(geo_puntos$t1_cobertura),
# clusterOptions = markerClusterOptions(),
popup = paste(
paste0("<strong>Parcela: </strong>", geo_puntos$plot_id),
paste0("<strong>Muestra: </strong>", geo_puntos$sample_id),
paste0("<strong>Cobertura en t1: </strong>", geo_puntos$t1_cobertura),
paste0("<strong>Cobertura en t2: </strong>", geo_puntos$t2_cobertura),
sep = '<br/>'
),
group = "Cobertura en t1"
) |>
addLegend(
position = "bottomleft",
pal = colores_t1,
values = geo_puntos$t1_cobertura,
title = "Cobertura en t1",
group = "Cobertura en t1"
) |>
addCircleMarkers(
data = geo_puntos,
radius = 4,
fillColor = ~colores_t2(geo_puntos$t2_cobertura),
color = ~colores_t2(geo_puntos$t2_cobertura),
# clusterOptions = markerClusterOptions(),
popup = paste(
paste0("<strong>Parcela: </strong>", geo_puntos$plot_id),
paste0("<strong>Muestra: </strong>", geo_puntos$sample_id),
paste0("<strong>Cobertura en t1: </strong>", geo_puntos$t1_cobertura),
paste0("<strong>Cobertura en t2: </strong>", geo_puntos$t2_cobertura),
sep = '<br/>'
),
group = "Cobertura en t2"
) |>
addLegend(
position = "bottomleft",
pal = colores_t2,
values = geo_puntos$t2_cobertura,
title = "Cobertura en t2",
group = "Cobertura en t2"
) |>
addLayersControl(
baseGroups = c("OSM", "ESRI World Imagery", "Stamen", "Dark Matter"),
overlayGroups = c("Cobertura en t1", "Cobertura en t2"),
)